ĠSTANBUL TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Basri ERDOĞAN
Anabilim Dalı : Elektronik ve HaberleĢme Mühendisliği
Programı : Biyomedikal Mühendisliği
HAZĠRAN 2009
FONKSĠYONEL MANYETĠK REZONANS GÖRÜNTÜLEME ĠLE Eġ ZAMANLI KAYDEDĠLEN ELEKTROENSEFALOGRAM ÜZERĠNDE
HAZĠRAN 2009
ĠSTANBUL TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Basri ERDOĞAN
(504051410)
Tezin Enstitüye Verildiği Tarih : 04 Mayıs 2009 Tezin Savunulduğu Tarih : 04 Haziran 2009
Tez DanıĢmanı : Prof. Dr. Tamer ÖLMEZ (ĠTÜ) Diğer Jüri Üyeleri : Prof.Dr. Tamer DEMĠRALP (ĠÜ)
Doç. Dr. Mehmet KORÜREK (ĠTÜ)
FONKSĠYONEL MANYETĠK REZONANS GÖRÜNTÜLEME ĠLE Eġ ZAMANLI KAYDEDĠLEN ELEKTROENSEFALOGRAM ÜZERĠNDE
ÖNSÖZ
Bu çalıĢma çok sayıda değerli insanın katkılarını içermektedir. En baĢta hocam Prof.Dr.Tamer Demiralp‟e bana sağladığı imkanlar ve yardımlarından dolayı çok teĢekkür ederim. Gerçek bir bilim insanın rehberliğinde geçen bir yıl benim için büyük bir ayrıcalıktı. Bu bir yıl boyunca yardımlarını esirgemeyen ve bir tıp doktoru olmasına rağmen mühendisleri aratmayan teknik bilgi ve becerisiyle benim çalıĢmama da büyük katkıları olan Ġstanbul Tıp Fakültesi, Fizyoloji Anabilim dalından Dr.Zübeyir Bayraktaroğlu‟na ve Elektrofizyoloji laboratuarında çalıĢan ve ilk günden itibaren samimiyet ve desteklerini esirgemeyen tüm asistan ve araĢtırmacı arkadaĢlarıma ve tabi ki yol göstericiliği için değerli hocam ve tez danıĢmanım Prof.Dr.Tamer Ölmez‟e çok teĢekkür ederim
Çok sevdiğim ve biliyorum ki her ne olursa olsun her zaman yanımda olacak olan aileme ve son olarak varlığı bile yeterli iken benim için hiçbir fedakârlıktan kaçınmayan Gülay Tezgel‟e sonsuz teĢekkürler.
Mayıs 2009 Basri Erdoğan
ĠÇĠNDEKĠLER Sayfa ÖNSÖZ ... v ĠÇĠNDEKĠLER ... vii KISALTMALAR ... ix ÇĠZELGE LĠSTESĠ ... xi
ġEKĠL LĠSTESĠ ... xiii
ÖZET ... xv SUMMARY ... xvii 1. GĠRĠġ ... 1 1.1 Tezin Amacı ... 1 1.2 Literatür Özeti ... 2 2. EEG VE FMRG ... 5 2.1 EEG ... 5
2.1.1 EEG sinyalinin fizyolojik temelleri ... 5
2.1.2 EEG sinyalleri ... 7
2.1.2.1 EEG salınımları……… 7
2.1.2.2 Uyarılma potansiyelleri………... 8
Durağan hal görsel uyarılma potansiyelleri……….. 8
2.1.3 EEG kayıt teknikleri ... 9
2.1.3.1 Elektrot yerleĢimi……….. 10
2.1.3.2 Artefaktlar……….. 11
2.2 FMRG ... 11
2.2.1 MR sinyalinin fiziksel temelleri ... 12
2.2.2 Kan akıĢı cevabı ... 13
2.2.3 BOLD kontrastı ... 13
2.2.4 EEG ve fMRG yöntemlerinin birleĢtirilmesi ... 15
3. Eġ ZAMANLI EEG-FMRG KAYDI ... 17
3.1 Hasta Güvenliği ... 17
3.2 EEG Kayıt Sisteminin MR Sinyali Üzerinde OluĢturduğu Artefaktlar ... 17
3.3 MRG Cihazının EEG Üzerinde OluĢturduğu Artefaktlar ... 18
3.3.1 Gradyan artefaktı ... 18
3.3.2 Nabız artefaktı ... 19
3.4 ÇalıĢmada Kullanılan MR Uyumlu EEG Kayıt Sistemi ... 20
3.5 EĢ zamanlı Kayıt Düzeneği ... 22
3.6 EĢ zamanlı Kayıt Parametreleri ... 24
4. Eġ ZAMANLI KAYIT ESNASINDA EEG ÜZERĠNDE OLUġAN ARTEFAKTLARIN GĠDERĠLMESĠ ... 27
4.1 Gradyan Artefaktını Giderme Yöntemleri ... 27
4.1.1 Gradyan artefaktı çıkarma (GAÇ) ... 27
4.1.1.1 MR ve EEG saatleri arasındaki asenkronizasyon………. 28
4.1.1.3 EEG ve MR cihazlarının yazılımsal senkronizasyonu………. 30
4.1.2 Frekans Alanında Filtreleme ... 32
4.2 Nabız Artefaktı Giderme Yöntemleri ... 35
4.2.1 Nabız Artefaktı Çıkarma (NAÇ) ... 35
4.2.1.1 EKG sinyalinde R tepelerinin tespiti……….. 37
4.2.1.2 Nabız artefaktının artefaktlı EEG sinyalinden çıkarılması………….. 39
4.2.2 Bağımsız bileĢen analizi (Independent component analysis) ... 40
4.2.2.1 EEG sinyalinin bağımsız bileĢen analizi……… 43
Nabız artefaktının BBA ile giderilmesi………... 44
5. SONUÇ VE TARTIġMA ... 47
5.1 Sonuç ... 47
5.1.1 Gradyan Artefaktının Giderilmesi ... 47
5.1.2 Nabız Artefaktının Giderilmesi ... 52
5.2 TartıĢma ... 58
KAYNAKLAR ... 60
KISALTMALAR
BOLD : Blood Oxygen Level Dependent
DHGUP : Durağan Hal Görsel Uyarılma Potansiyelleri EEG : Elektroensefalografi
EKG : Elektrokardiyogram EMK : Elektromotor Kuvvet
FAF : Frekans Alanında Filtreleme
fMRG : Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme GAÇ : Gradyan Artefaktı Çıkarma
HFD : Hızlı Fourier DönüĢümü
ĠPSP : Ġnhibitör Postsinaptik Potansiyel NAÇ : Nabız Artefaktı Çıkarma
NGSĠ : Normalize Güç Spektrumu ĠyileĢtirme Oranı OĠP : Olaya ĠliĢkin Potansiyel
RF : Radyo Frekans
THFD : Ters Hızlı Fourier DönüĢümü UP : Uyarılma Potansiyeli
ÇĠZELGE LĠSTESĠ
Sayfa Çizelge 2.1 : Artefakt tipleri...11 Çizelge 5.1 : NGSĠ kullanılarak elde edilen nabız artefaktı ve DHGUP‟lerin
artefakt giderme iĢeminden sonra ve önceki güçleri arasındaki yüzde farklar………...58
ġEKĠL LĠSTESĠ
Sayfa
ġekil 1.1 : EEG-fMRG eĢ zamanlı kayıt. ... 4
ġekil 2.1 : Kortikal bir sinir hücresinde oluĢan elektrik akımı, Holmes (2007) den uyarlanmıĢtır ... 5
ġekil 2.2 : EEG sinyalinin polaritesi korteksteki sinaptik aktivitenin yerine a bağlıdır. Kandel (2000) den uyarlanmıĢtır. ... 6
ġekil 2.3 : Görsel uyarılma potansiyeli... 8
ġekil 2.4 : 10Hz, 20Hz ve 30Hz görsel uyarana karĢı oluĢan DHGUP‟ler (yarım saniyelik bölütlere ayrılıp ortalaması alınmıĢ) ve onların frekans alanı çizimleri Herman (2001) den uyarlanmıĢtır. ... 9
ġekil 2.5 : Ġki farklı EEG elektrot yerleĢimi görülmekte.(Solda) Bir ağ Ģeklinde birbirine tutturulmuĢ elektrotlar ve (Sağda) bir baĢlık üzerine yerleĢtirilmiĢ elektrotlar. ... 10
ġekil 2.6 : 10-20 sistemine göre konumlandırılmıĢ elektrot etiketleri... 10
ġekil 2.7 : Bir uyarana karĢı oluĢan OĠP ve BOLD sinyali ... 14
ġekil 3.1 : Gradyan Artefaktı, (A) zaman alanı (300 ms) ve (B) Frekans alanı güç yoğunluğu (0-1 kHz) ... 19
ġekil 3.2 : Nabız artefaktlı tek kanal EEG kesiti (yuvarlak içindeki bölümler artefakt) ... 20
ġekil 3.3 : MR uyumlu EEG elektrotları ... 21
ġekil 3.4 : Elektrot yerleĢimi ve kanal seçimi ... 22
ġekil 3.5 : EĢzamanlı EEG-fMRG ölçüm sistemi ... 23
ġekil 3.6 : EEG-fMRG eĢ zamanlı kayıt sistemi detaylı bileĢen ve bağlantı Ģeması ... 24
ġekil 3.7 : Uyaran sunumu ve kayıt düzeni ... 25
ġekil 4.1 : Ġki farklı MR iĢaretleyicisine göre çıkarılmıĢ 6 milisaniyelik aaaa (30örnek) iki bölüt...29
ġekil 4.2 : Senkronizasyon kutusu ve bağlantı Ģeması…..………...30
ġekil 4.3 : Yazılımsal senkronizasyon sonucunda zamansal kayma giderildi...31
ġekil 4.4 : GAÇ yöntemi ile gradyan artefaktı giderilmeden önce ve sonra aaaaa tekkanal EEG………...…………31
ġekil 4.5 : Gradyan artefaktı frekans alanı görünümü…………...………...………32
ġekil 4.6 : Savitsky-Golay yumuĢatma filtresi ile yumuĢatmadan önce ve sonra frekans spektrumundan bir kesit...34
ġekil 4.7 : Frekans alanında eĢikleme iĢlemi. Çok yüksek genlikli artefakt bileĢenleri kolaylıkla görülebilir...34
ġekil 4.8 : Gradyan artefaktlı EEG (alttan ve üstten kırpılmıĢ görüntü) ve Frekans Alanında Filtreleme yöntemi ile temizlenmiĢ EEG………..…….35
ġekil 4.9 : Oz kanalından alınmıĢ EEG ve tek kanal EKG sinyali. EEG deki nabız artefaktı tepeleri EKG de oluĢan R tepelerinden kısa bir zaman sonra ortaya çıkar (~0.21 ms (Allen ve diğ., 1998))...36
ġekil 4.10 : EKG verisinden çıkarılmıĢ temsili QRS dalga formu………...……37
ġekil 4.12 : Ortalama alma yolu ile elde edilmiĢ bir nabız artefaktı Ģablonu………..40 ġekil 4.13 : Nabız artefaktı giderilmeden önce ve sonra EEG (3 sn)...………40 ġekil 5.1 : Gradyan artefaktı giderilmeden önce ve giderildikten sonra EEG
sinyali………..……….………48 ġekil 5.2 : Gradyan artefaktsız (mavi), gradyan artefaktı GAÇ ile giderilmiĢ
(kırmızı) ve gradyan artefaktı FAF ile giderilmiĢ (yeĢil) EEG………....49 ġekil 5.3 : Artefaktlı ve GAÇ ve FAF yöntemleri ile artefaktı giderilmiĢ EEG
sinyalinin güç yoğunluk spektrumu...50 ġekil 5.4 : Gradyan artefaktsız ve artefaktı giderilmiĢ EEG‟lere ait frekans
spektrumları (sinyal gürültü oranını iyileĢtirmek için
averajlandı)……….……….………...50 ġekil 5.5 : Gradyan artefaktı giderme iĢleminden sonra elde edilen DHGUP...51 ġekil 5.6 : GAÇ sonrasında kalan yüksek frekanslı artık artefaktlar....……….……51 ġekil 5.7 : Gibbs fenomenine bağlı artefakt (mavi) ve GAÇ ile elde edilen sinyal
(kırmızı)……….………….……….52
ġekil 5.8 : Nabız artefaktı giderilmemiĢ ve giderilmiĢ EEG den elde edilen görsel uyarılma potansiyeli, Becker (2006) dan uyarlanmıĢtır………..………..54 ġekil 5.9 : Nabız artefaktı giderilmeden önce (A) ve sonra (B)
EEG...55 ġekil 5.10 : Nabız artefaktlı EEG(kırmızı), NAÇ yöntemi ile nabız artefaktı
giderilmiĢ EEG (mavi) ve BBA ile nabız artefaktı giderilmiĢ EEG(siyah)Nabız artefaktlı EEG(kırmızı), NAÇ yöntemi ile nabız artefaktı giderilmiĢ EEG (mavi) ve BBA ile nabız artefaktı giderilmiĢ EEG(siyah)..………..…...55 ġekil 5.11 : Nabız artefaktlı (kırmızı), NAÇ ile giderilmiĢ (mavi) ve BBA ile
giderilmiĢ EEG (siyah)………...………56 ġekil 5.12 : DHGUP: Nabız Artefaktı giderilmemiĢ EEG den elde edilen (kırmızı),
NAÇ ile nabız artfefaktı giderildikten sonra (mavi), BBA
sonucunda elde edilen (siyah)………...………56 ġekil 5.13 : DHGUP sinyallerinin üç durum için frekans alanı ifadeleri.………57 ġekil 5.14 : Nabız artefaktı giderilmeden önce ve sonra ortaya çıkan DHGUP
FONKSĠYONEL MANYETĠK REZONANS GÖRÜNTÜLEME ĠLE Eġ
ZAMANLI KAYDEDĠLEN ELEKTROENSEFALOGRAM ÜZERĠNDE
OLUġAN ARTEFAKTLARIN GĠDERĠLMESĠ ÖZET
EEG-fMRG füzyonu sinirbilimciler arasında giderek popülerleĢen bir yöntem haline gelmektedir. Bununla birlikte, EEG ve fMRG‟nin eĢ zamanlı kayıtlanması esnasında EEG üzerinde gradyan artefaktı ve nabız artefaktları oluĢur. MR görüntüsü alınması esnasında oluĢturulan Gradyanlar ve Radyo Frekans darbeleri EEG üzerinde gradyan artefaktı oluĢumuna neden olurlar. Nabız artefaktı ise sabit MR manyetik alanı altında EEG elektrotlarının kalp atıĢına bağlı olarak hareket etmesi sonucu oluĢur. EEG kaydı, 1.5 Teslalık bir MR cihazı içerisinde 32 kanallı, MR-uyumlu BrainAmp EEG sistemi kullanılarak alındı. Artefakt giderilmesi durağan-hal görsel uyarılma potansiyel (DHGUP) kayıtları üzerinde gerçekleĢtirildi. DHGUP, EEG frekans spektrumu üzerinde tespiti kolay frekans tepeleri oluĢturur. Bu durum kullanılan artefakt giderme algoritmalarının etkinliğinin değerlendirilmesini de kolaylaĢtırmaktadır. Gradyan artefaktının giderilmesinde Gradyan Artefaktı Çıkarma (GAÇ) ve Frekans Alanı Filtreleme (FAF) yöntemleri kullanıldı. Nabız artefaktının giderilmesi için ise en yaygın olarak kullanılan iki yöntem olan Nabız Artefaktı Çıkarma (NAÇ) ve Bağımsız BileĢen Analizi (BBA) kullanıldı. BBA uygulaması sonucu elde edilen artefakt bileĢenleri göz ile inceleme sonucunda tespit edildi. Gradyan artefaktının giderilmesinde hem GAÇ hem de FDF yöntemleri ile tatmin edici sonuçlar elde edildi. Bu yöntemlerle DHGUP korunurken gradyan artefaktını baĢarıyla gidermek mümkün oldu. Nabız artefaktının giderilmesinde NAÇ ve BBA yöntemleri kullanılarak yapılan çeĢitli çalıĢmalarda farklı sonuçlar rapor edilmiĢtir. Bizim sonuçlarımıza göre NAÇ ve BBA, nabız artefaktı frekans bileĢenlerini baskılamakta baĢarılı oldular. Ancak BBA, nabız artefaktı ile ilintisiz frekanslarda bozulmaya neden oldu. Bunun dıĢında DHGUP topografisi incelendiğinde, BBA‟nın NAÇ‟den farklı olarak topografide de bozulmaya neden olduğu görüldü.
GAG ile gradyan artefaktının yüksek frekanslar haricinde baĢarı ile giderilebildiği görüldü. Piyasada bulunabilen EEG ve MR cihazlarının saat sinyallerini senkronize eden donanımsal çözümler, bu algoritmanın gradyan artekafaktının yüksek frekans bileĢenlerini de baĢarılıyla temizlemesine olanak sağlamaktadır. FAF yönteminde gradyan artefaktına özgü frekans bileĢenleri tamamen silindiğinden aynı frekanstaki sinyal bileĢenlerinin de kaybı söz konusu olabilir. Nabız artefaktının giderilmesinde, BBA yönteminin tek baĢına kullanılması iyi bir tercih olarak görünmemektedir. Fakat BBA‟nın farklı yöntemlerle bütünleĢtirilerek kullanılması ile tatmin edici sonuçlar elde edilebilir. NAÇ yöntemi nabız artefaktını giderirken DHGUP‟de bir bozulmaya yol açmadı.
ELIMINATION OF THE ARTIFACTS FROM ELECTROENCEPHALOGRAM RECORDED SIMULTANEOUSLY WITH FUNCTIONAL MAGNETIC RESONANCE IMAGING
SUMMARY
EEG-fMRI fusion has earned a growing popularity between neuroscientists. However, EEG recorded simultaneously with fMRI is heavily contaminated by gradient artifact and pulse artifact (PA). Gradient artifact is caused by the MR gradients and RF pulses. PA is mostly caused by circulation related movements of the EEG electrodes. Here I evaluated the performances of several algorithms, both, to remove gradient artifact and PA.
EEG was recorded inside the 1.5 T scanner with a 32 channel MR-compatible BrainAmp system. Artifact reduction was carried out on the steady state visual evoked potential (VEP) recordings. Steady state VEP forms clearly visible frequency peaks in the EEG spectrum, which makes it easier to differentiate the artifact and the EEG data and to evaluate the performances of the artifact reduction algorithms. To perform gradient artifact reduction we chose the least complex and computationally efficient methods, which are Gradient Artifact Subtraction (GAS) and Frequency Domain Filtering (FDF). For PA elimination, Pulse Artifact Subtraction (PAS) and Independent Component Analysis (ICA) were performed. For ICA, EEGLAB toolbox was employed that is based on the Infomax algorithm and artifact related independent components were detected by visual inspection.
GAS and FDF methods both successfully eliminated the gradient artifact on visual evoked potentials while preserving SSVEP frequency components. In the PA case, different groups used ICA and PAS in their studies to reduce PA and reported varying results on the performances of ICA and PAS. In our study, ICA and PAS gave comparable results. ICA provided better PA suppression in general. Nevertheless, it also suppressed VEP components at certain frequencies. ICA seemed to be prone to deteriorate the frequencies that are not related with PA. It also deteriorates the topography of the VEP frequencies.
GAS method produces satisfactory results on the elimination of gradient artifact. Now with the existence of the devices that synchronize the EEG and MR clocks also improves the performance of the method in high frequency region. Although, FDF performance is not degraded by the subject movements in the RF coil. It might deteriorate the EEG signal, because it removes the signal components at the frequency of the gradient artifact completely. Using ICA alone does not seem to be a good choice for the elimination of PA, but combining ICA with other techniques might provide results that are more satisfactory. PAS method did not degrade the SSVEP signal and we were able to see SSVEP‟s in the time domain averaged EEG data.
1. GĠRĠġ
Elektroansefalografi (EEG), biliĢsel süreçlerin araĢtırılmasında ve çeĢitli nörolojik hastalıkların tanısında çok uzun bir zamandan buyana kullanılagelmektedir. Bu yöntem, görece ucuz olması ve zamansal olarak iyi bir çözünürlük sunması gibi birtakım avantajlara sahip olmakla birlikte, uzamsal olarak çok iyi bir çözünürlük sağlayamadığından beyin araĢtırmalarındaki etkinliği bu güne kadar sınırlı kalmıĢtır. Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRG), EEG‟ye kıyasla yeni bir yöntemdir. Temel olarak Manyetik Rezonans Görüntüleme tekniklerini kullanarak, beyin kan akıĢındaki değiĢimleri ölçer ve buradan yola çıkılarak beynin fonksiyonel bir haritasının çıkarılmasını amaçlar. fMRG kısa zamanda önemli bir popülarite kazanmıĢ ve biliĢsel süreçlerin yerelleĢtirilmesi amacı ile sıklıkla baĢvurulan bir yöntem haline gelmiĢtir; bununla birlikte fMRG‟nin zamansal çözünürlüğünün saniyeler mertebesinde kalıyor olması bir dezavantajdır.
Son yıllarda kullanılmaya baĢlanan yeni bir yaklaĢım, EEG ve fMRG‟den eĢ zamanlı kayıt alarak, EEG‟nin iyi olan zamansal çözünürlüğünden, fMRG‟nin ise iyi uzamsal çözünürlüğünden faydalanmaya olanak sağlamaktadır. Bu yaklaĢımın önündeki en büyük engel fMRG kaydı esnasında oluĢan Ģiddetli manyetik alanların EEG sinyali üzerinde çok büyük genlikli artefaktlara neden olmasıdır.
1.1 Tezin Amacı
EEG ve fMRG‟nin eĢ zamanlı kayıtlanması beyin araĢtırmalarında umut vaat eden bir yöntem olmakla birlikte; EEG verisinin, fMRG kaynaklı artefaktlardan arındırılmadan analizi mümkün olamamaktadır; dolayısı ile EEG‟nin bir ön iĢleme adımı olarak artefaktlarından arındırılması zorunludur.
Bu çalıĢma ile literatürde önerilmiĢ olan çeĢitli yöntemler kullanılarak EEG verisi üzerindeki artefaktlar giderilmiĢ, daha sonra da bu yöntemler performans analizlerine tabi tutularak birbirlerine göre baĢarıları değerlendirilmiĢtir.
Bu amaç doğrultusunda, kullanılan algoritmaların (Bağımsız BileĢen Analizi hariç) MATLAB da kodları yazılmıĢtır. Böylelikle, hem var olan artefakt giderme yöntemleri kıyaslanarak bu yöntemleri kullanacaklara bir yol gösterici olması, hem de yazılmıĢ olan MATLAB kodlarının ülkemizde yapılacak EEG-fMRG çalıĢmalarında bir boĢluğu doldurması amaçlanmıĢtır.
1.2 Literatür Özeti
Ġki modalitenin birleĢtirilmesinde ilk adım MR içerisinde EEG kaydının alınmasına imkân verecek EEG cihazının tasarlanmasıdır. Tasarım aĢamasında göz önünde bulundurulması gereken iki önemli nokta söz konusudur. Bunlardan birincisi, MR manyetik alanları altında hastaya bağlı elektrik tellerinin varlığının, kablolar ve hasta üzerinde elektromotor kuvvet (EMK) nedeniyle akım indüklenmesine neden olmasıdır. Bu durum hasta sağlığını tehdit eden bir unsurdur ve oluĢan akımların hasta sağlığını tehdit etmeyecek bir değere indirilmesi gerekmektedir (Lemieux ve diğ., 1997). Ġkinci olarak, kullanılan EEG cihazının dinamik aralığının hem EEG verisini hem de çok büyük genlikli olan artefaktı kaydedebilecek bir geniĢlikte olması gerekir (Allen ve diğ., 2000).
Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme ile beyinin aktivasyon alanların tespit edilmesi mümkün olabilmektedir. Aynı zamanda EEG‟nin fMRG ile eĢ zamanlı kaydı beynin aktivasyon alanlarının yerelleĢtirilmesinde son zamanlarda sıklıkla baĢvurulan bir yöntem haline gelmiĢtir. Bu yöntem kedine çeĢitli uygulama alanları bulmuĢtur; bu alanlardan bazıları: Alfa ritimleri (Patel, 1997), uyku görüngüsü (F. Huang-Hellinger, 1995), epilepsi (Warach ve Thangaraj, 1996) ve biliĢsel süreçlerin incelenmesidir (Portas, 1999).
EEG-fMRG çalıĢmalarını üç guruba ayırmak mümkündür (Herrmann ve Debener, 2008). Bunlardan birine göre EEG ve fMRG kayıtları farklı zamanlarda alınır ve analiz edilir fakat sonuçların değerlendirilmesi birlikte yapılır (Opitz ve diğ., 1999). Bu yöntemde eleĢtirilen nokta farklı zamanlarda alınan kayıtlarda deneğin aynı yanıtları verip vermediğinin bilinmesinin mümkün olmamasıdır (Debener ve diğ., 2006).
Bir baĢka yaklaĢıma göre ise, alfa ritimleri veya epileptik boĢalmalar gibi yüksek genliğe sahip sinyaller, EEG ve fMRG ile eĢ zamanlı olarak kaydedilir; fakat bu eĢ
zamanlı kayıt esnasında MR cihazı sürekli kayıt almak yerine aralıklı olarak kayıt alır. Böylece kısmen artefaktsız olan EEG bölümleri kaydetmek mümkün olabilmektedir (Bonmassar ve diğ., 2001) (Aslında MR cihazı kayıtta olmadığı durumda da EEG üzerinde MR sabit manyetik alanından kaynaklı bir artefakt söz konusudur; fakat bazı durumlarda bu artefakt ihmal edilebilir). Bu yöntemin dezavantajları, MR kayıtta olduğu esnada alınan EEG verisinin kullanılamaz olması ve deney sürelerinin ciddi oranda artıyor olması Ģeklinde sıralanabilir (Allen ve diğ., 2000).
EEG ve fMRG ile tam anlamıyla eĢ zamanlı ve sürekli kayıt alınabilmesi ancak gerekli artefakt giderme algoritmalarının geliĢtirilmesi ile mümkün olabilmiĢtir. Bu doğrultuda 1998 yılında geliĢtirilen nabız artefaktı çıkarma algoritması ile MR mıknatısının sabit manyetik alanından kaynaklanan nabız artefaktının giderilmesi yolunda ilk adım atıldı (Allen ve diğ., 1998). Bu aĢama da henüz sürekli olarak eĢ zamanlı kayıt almak mümkün değildi. Çünkü nabız artefaktı giderilebiliyor olmakla birlikte; MR cihazının kayıt esnasında ürettiği değiĢken manyetik alanların neden olduğu ve çok daha yüksek genlikli olan gradyan artefaktı hala çözülmesi gereken bir problem olarak duruyordu. 2000 yılında yine nabız artefaktının giderilmesinde kullanılan yönteme benzer bir yöntem olan gradyan artefaktı çıkarma algoritması, bu kez gradyan artefaktlarını temizlemek amaçlı geliĢtirildi (Allen ve diğ., 2000). Bu algoritma sayesinde ilk kez sürekli ve eĢ zamanlı EEG-fMRG kaydı almak mümkün olabildi.
Allen ve diğ.(1998, 2000) tarafından geliĢtirilen bu iki algoritma, EEG üzerindeki MR kaynaklı artefaktların giderilmesinde hala en çok baĢvurulan algoritmaların baĢında gelir. Bu yöntemler en basit anlatımı ile bir ortalama artefakt Ģablonunun bulunup daha sonra artefaktlı veriden çıkarılmasına dayanır. Yüksek dereceden istatistiklere bağımlı olmadıkları için dayanıklıdırlar ve görece düĢük bir hesap yükü getirirler.
Bununla birlikte zaman içinde çeĢitli guruplar tarafından farklı artefakt giderme yöntemleri de önerilmiĢtir. Bunları nabız artefaktını gideren algoritmalar ve gradyan artefaktını gideren algoritmalar Ģeklinde iki guruba ayırabiliriz.
Nabız artefaktının giderilmesinde kullanılan yöntemler: Artefakt Ģablonu hesaplanırken medyan filtreleme kullanılması (Sijbers ve diğ., 2000),
ağırlıklandırılmıĢ kayan ortalama ile artefakt Ģablonun bulunması (Goldman ve diğ., 2000), kafaya iliĢtirilmiĢ bir piezzoelektrik sensör ile elde edilen referans sinyali vasıtası ile kalman filtreleme yöntemi kullanılarak artefakt giderilmesi (Bonmassar ve diğ., 2001), bağımsız bileĢen analizi ve temel bileĢen analizi yöntemleri kullanılarak artefakt giderilmesi (Benar ve diğ., 2003), dalgacık gürültü iptal etme ve uyarlamalı filtrelemenin bir birleĢimi kullanılarak artefakt giderilmesi (Kim ve diğ., 2004), bağımsız bileĢen analizi (Srivastava ve diğ., 2005), temel bileĢen analizi ile artefakta ait en uygun taban fonksiyonlarının elde edilip artefaktlı veriye uygulanması yolu ile artefakt Ģablonu elde edilmesi (Niazy ve diğ., 2005), kayan-genel doğrusal model ile artefakt kestirimi (Vincent ve diğ., 2007).
Gradyan artefaktının giderilmesinde kullanılan yöntemler: Frekans alanında filtreleme (Hoffmann ve diğ., 2000), gradyan artefaktı çıkarma (Allen ve diğ., 2000), temel bileĢen analizi ve uyarlamalı filtrelemenin birleĢimi yolu ile gradyan artefaktının temizlenmesi (Niazy ve diğ., 2005).
.
2. EEG VE FMRG
2.1 EEG
2.1.1 EEG sinyalinin fizyolojik temelleri
EEG de ölçülen elektriksel aktivite, birçok sinir hücresinin toplamsal aktivitesinin neden olduğu hücre dıĢı elektriksel akımların sonucudur. Yüzey EEG‟si ağırlıklı olarak EEG elektrotlarına yakın olan kortikal sinir hücrelerinin aktivitesini yansıtır. Yüzey elektrotlarından ölçülen dalga Ģekilleri elektriksel kaynağın, kayıt elektrotuna göre olan konum ve mesafesine bağlıdır. EEG‟nin nasıl oluĢtuğunu anlamak için korteksin beĢinci katmanında yer alan tek bir piramidal sinir hücresini incelemek faydalı olacaktır.
ġekil 2.1 : Kortikal bir sinir hücresinde oluĢan elektrik akımı, Holmes (2007) den uyarlanmıĢtır
ġekil 2.1 de görülmekte olan sinir hücresinde Uyarıcı Postsinaptik Potansiyeller (UPSP) neticesinde hücre dendiritinden içeri yönde oluĢan elektriksel akım, bir akım deliği (current sink) oluĢturur. Akım bir döngü içerisinde akmak zorundadır, bu
nedenle, hücre dendirit veya gövdesinde bir yerde aynı zamanda bir kaynak oluĢur. UPSP tarafından oluĢturulan gerilim değiĢimi V = IR denklemi vasıtası ile hesaplanabilir.
Eğer apikal (2-3. katman) bir UPSP yerine, hücre gövdesine yakın, bazal bir Ġnhibitör Postsinaptik Potansiyel (ĠPSP) varlığı söz konusu olsaydı, akım döngüsü ile hücre içi ve dıĢı gerilim değerlerinin yüzeye yakın bir UPSP durumundaki ile aynı olduğu görülürdü. Ġki durumda da (yüzeysel UPSP veya bazal ĠPSP), yüklerin ayrıĢması dolayısıyla kafa yüzeyine dik yönde bir dipol oluĢur.
Korteks kafatası altında bir yaprak gibi düz bir Ģekilde konumlanmıĢtır ve piramidal hücreler korteks içinde sütunlar halinde bulunurlar. ĠĢte korteks içindeki bu organizasyon anlamlı bir EEG sinyali kaydedilebilmesine olanak verir. Piramidal hücrelerin dendiritleri kafa yüzeyine yakın, gövdeleri ise daha derinde bulunur. Uyarıcı aferent lifler piramidal hücrenin yüzeye yakın 2-3. katmanlarında dendiritlerde sonlanırken, inhibitör lifler daha derinde yer alan hücre gövdelerinde sonlanırlar. Korteksin 2-3. katmanlarında sonlanan çeĢitli aferent liflerin koordineli olarak uyarılmalarıyla UPSP‟ler oluĢması, korteksin geniĢ alanlarında ölçülebilir hücre dıĢı negativiteye neden olan geçici dipoller oluĢturur. Bu dipoller yüzey elektrotları aracılığı ile ölçülür.
ġekil 2.2 : EEG sinyalinin polaritesi korteksteki sinaptik aktivitenin yerine
aaaaaa bağlıdır. Kandel (2000) den uyarlanmıĢtır.
Yukarıda bu durumun anatomik ve fizyolojik nitelikleri resmedilmiĢtir. ġekil 2.2„de hücre gövdesinde (A) ve apikal dendritlerde (B) sonlanan aferent lifler
görülmektedir. Her iki durumda da, aferent uyarım dolayısıyla hücre içine doğru oluĢan iyon akımı depolarizasyona neden olmaktadır. Böylece hücre dıĢında bir negativite oluĢur. A‟da oluĢan akım hücre gövdesinde, B‟de oluĢan akım ise apikal dendritlerde bir kaynağa neden olur. Bu iki örnek birbirinden farklı polaritede iki dikey dipol oluĢturur. Yüzey elektrotları korteksin yüzeye yakın kısmındaki hücre dıĢı elektriksel alanları ölçerken, hücre gövdesinde oluĢan akımlardan daha az etkilenecektir. Dolayısıyla yüzeyden alınan kayıtlar birbirinden farklı polarizasyonda olacaktır (Holmes ve Khazipov, 2007).
Geometrik nedenlerden dolayı yüzey elektrotlarından sadece dikey yerleĢimli dipoller ölçülebilir. Korteksteki sulkuslarda (girintiler) dipolleri oluĢturan piramidal hücreler yüzeye paralel olacağından aktivasyonlarının yüzey elektrotlarınca ölçülmesi mümkün değildir.
Her bir EEG elektrotu altındaki korteksin yaklaĢık olarak 6cm2‟lik alandaki toplamsal hücre dıĢı elektriksel alan potansiyellerini ölçer. Anlamlı ölçümlerin alınabilmesinin nedeni binlerce kortikal sinir hücresinin senkronize bir biçimde aktive olmasıdır (Kandel, 2000).
2.1.2 EEG sinyalleri 2.1.2.1 EEG salınımları
Berger tarafından 1929 yılında alfa salınımlarının bulunmasından bu yana çeĢitli EEG salınımları keĢfedilmiĢtir. Ġlk bulunan EEG salınımı olan alfa dalgaları (8-12Hz) gözler kapalı ve dinlenme durumundayken ortaya çıkar. Walter ilk defa 1936 yılında “delta ritmi” terimini insan EEG spektrumunda alfa altı frekans bandını tanımlamak için kullanmıĢtır (Walter, 1936). Yine Walter tarafından daha sonra 4-7Hz arasındaki bant teta olarak adlandırılmıĢtır. Delta aktivitesi derin uykuda, anestezi altında veya bazı epilepsi tiplerinde nöbet öncesinde veya sonrasında ortaya çıkar. Teta ritmi ise uykulu olma durumunda ortaya çıkar ve genellikle 20µV üzerinde bir genliğe sahiptir. Tetayı, çalıĢma belleği ve eylem takibi iĢlevleri ile iliĢkilendiren çalıĢmalarda mevcuttur. Beta (15-30Hz), uyanıklık ve zihinsel aktivite durumunda ortaya çıkmaktadır. Gama aktivitesi (30-90Hz) ise algı, farkındalık gibi ileri zihinsel süreçlerle iliĢkilendirilmektedir.
2.1.2.2 Uyarılma potansiyelleri
Uyarılma potansiyelleri (UP) veya olaya iliĢkin potansiyeller (OĠP), uyarılmıĢ nöronsal aktivasyonların neden olduğu gerilim dalgalanmalarıdır; dıĢsal veya içsel uyaranlarca oluĢturulurlar (Bickford, 1987 ). Uyarılma potansiyellerinden hem normal, hem de anormal durumlarda (nörolojik veya psikiyatrik hatalıklar gibi) biliĢsel süreçlerin araĢtırılması amacıyla faydalanılmaktadır (T.W. Picton, 2000). Algılama, seçici dikkat, dil iĢleme ve hafıza gibi zihinsel süreçler on milisaniyeler gibi dar bir zaman dilimi içerisinde gerçekleĢir. Pozitron Emisyon Tomografi ve MR gibi görüntüleme teknikleri belli bir zihinsel ödeve karĢılık oluĢan aktivasyon bölgelerini tespit etmekte baĢarılı olsalar da, uyarılma potansiyelleri bu aktivasyonların dinamik karakterini yansıtmakta daha baĢarılıdır (Teplan, 2002). UP‟lerin genlik değerleri çoğu zaman süre giden EEG aktivitesinden küçüktür, dolayısıyla ham EEG verisinden direkt olarak algılanmaları çoğu zaman mümkün değildir. Bu nedenle, tekil UP‟ler ham EEG verisi üzerinden uyaranlara zaman kilitli bölütlere ayrılıp bu bölütlerin ortalaması alınarak rastgele olan arka plan EEG‟si giderilir ve geriye uyarılma potansiyelleri kalır (Gevins, 1987) (ġekil 2.3).
ġekil 2.3 : Görsel uyarılma potansiyeli Durağan hal görsel uyarılma potansiyelleri
Durağan hal görsel uyarılma potansiyelleri (DHGUP), düzenli olarak tekrar eden bir görsel uyarana (örneğin yanıp sönen ıĢık) karĢı beyinde oluĢan düzenli salınımlardır.
Uyaran frekansı ile aynı temel frekansta salınırlar ve sinüse yakın bir dalga formuna sahiptirler (Regan, 1989; Silberstein, 1995).
DHGUP frekans alanında rahatlıkla görülebilen tepeler oluĢturur (ġekil 2.4) (Morgan ve diğ., 1996). Dolayısıyla, arka plan EEG aktivitesinin varlığında dahi tespit edilmeleri mümkündür.
ġekil 2.4 : 10Hz, 20Hz ve 30Hz görsel uyarana karĢı oluĢan DHGUP‟ler (yarım saniyelik bölütlere ayrılıp ortalaması alınmıĢ) ve onların frekans alanı çizimleri Herman (2001) den uyarlanmıĢtır. 2.1.3 EEG kayıt teknikleri
Ġnsan EEG‟si kafa üzerinde 0.4-1cm çaplı elektrotlar kullanılarak ölçülür. Elektrotlar kafa yüzeyine özel baĢlıklar veya ağlar kullanılarak sabitlenir (ġekil 2.5). Elektriksel iletkenliği artırmak için, elektrot ile kafa yüzeyi arasına özel bir jel uygulanır. EEG cihazı üzerindeki yükselticiler kullanılarak sinyal yükseltilir ve analog-sayısal çevirici vasıtası ile sayısallaĢtırılır ve bir sayısal depolama birimine kaydedilir.
ġekil 2.5 : Ġki farklı EEG elektrot yerleĢimi görülmekte.(Solda) Bir ağ Ģeklinde birbirine tutturulmuĢ elektrotlar ve (Sağda) bir baĢlık üzerine yerleĢtirilmiĢ elektrotlar.
2.1.3.1 Elektrot yerleĢimi
EEG sinyali genel olarak uluslar arası bir standart olan ve elektrotların yerleĢimini belirleyen 10-20 sistemi ile kaydedilir (Jasper, 1983). Bu sistem, elektrotların yerlerini bir referans noktasına (Cz) olan uzaklığın kesirleri olacak Ģekilde tanımlar. Cz noktası nasion ile inion ve sağ ile sol preoriküler noktalar arasından geçen çizgilerin kesiĢim noktasındadır (ġekil 2.6).
ġekil 2.6 : 10-20 sistemine göre konumlandırılmıĢ elektrot etiketleri
EEG sinyali yan yana iki elektrot arasındaki potansiyel farkı olarak ölçülebilir. Bu yönteme iki kutuplu (bipolar) kayıtlama adı verilir. Ayrıca, EEG sinyali sabit bir veya daha çok referans elektrotu ile kayıt elektrotları arasındaki potansiyel farkını
yansıtabilir. Buna ise tek kutuplu (monopolar) kayıtlama denir. Referans elektrotları genellikle kulak memesi, mastoidler gibi mümkün olduğunca kas içermeyen dolayısıyla artefakt oluĢturmayacak bölgelere yerleĢtirilir (Nunez, 1981).
2.1.3.2 Artefaktlar
EEG analizi esnasında yerine getirilen rutin iĢlemlerden biride sinyalin artefakt denilen bozucu etkilere maruz kalıp kalmadığının araĢtırılmasıdır. Artefaktlar genellikle EEG‟den daha yüksek genlikli ve farklı dalga formunda sinyallerdir. Kaydedilen artefaktlar fizyolojik veya teknik nedenlere bağlı olabilir. AĢağıda çeĢitli fizyolojik ve teknik kaynaklı artefakt tipleri sıralanmıĢtır (Çizelge 2.1). Artefaktın tipine bağlı olarak çeĢitli filtre veya artefakt giderme algoritmaları ile bu sinyal bozulmalarını gidermek mümkün olabilir. Bazı durumlarda ise tek çare olarak artefaktlı bölümler sinyalden atılır.
Çizelge 2.1 : Artefakt tipleri
Fizyolojik artefaktlar Teknik nedenlere bağlı artefaktlar
Vücut hareketi 50/60Hz gürültüsü
Kas aktivitesi Empedans dalgalanmaları
Nabız Kabloların hareket etmesi
Göz hareketi MR Görüntüleme
Terleme Kopuk kablolar
2.2 FMRG
Manyetik rezonans görüntüleme nükleer manyetik rezonans fenomenine dayanan bir tekniktir. Protonlar (Hidrojen) üzerine uygulandığından çok iyi bir yumuĢak doku kontrastı sağlar. Bu da beyin içinde gri ve boz maddeyi birbirinden ayırt etmeyi ve tümör gibi beyin hastalıklarının tespit edilmesini sağlar.
Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, MRG‟nin sağladığı imkânları geniĢleterek dinamik beyin süreçlerinin incelenmesine olanak sağlar.
2.2.1 MR sinyalinin fiziksel temelleri
Hidrojen insan vücudunda en çok bulunan elementlerden biridir. Hidrojen protonları manyetik moment taĢımaktadırlar, dolayısıyla üzerlerine sabit bir manyetik alan (B0)
uygulandığında iki farklı enerji seviyesinden birinde konumlanırlar. Bu enerji seviyeleri paralel (düĢük enerji düzeyi) ve anti-paralel (yüksek enerji düzeyi) olarak adlandırılmaktadır. Paralel parçacıkların sayısı anti-paralellere göre bir miktar fazladır. Dolayısıyla net manyetizasyon sıfırdan farklıdır ve bu sayede bir sinyal almak mümkün olmaktadır. Yüksek ve düĢük enerji seviyeleri arasındaki farka uyan bir frekansta Radyo Frekans (RF) darbeleri uygulandığında düĢük enerji seviyesindeki spinler uyarılıp daha yüksek enerji seviyesine geçirilebilirler. Bu frekansa Larmor frekansı denmektedir.
wL gB0 (2.1)
g, hidrojenin cayromanyetik oranıdır.
RF darbeleri ve manyetik alan gradyanları, B0 manyetik alanı üzerine farklı
zamanlama ve genlik değerleri kullanılarak eklenebilir. Zamanlama ve genlik parametrelerini değiĢtirilmesi beynin farklı özelliklerini görüntülemeyi mümkün kılmaktadır. Örneğin, yapısal (anatomik görüntüleme), akım (perfüzyon görüntüleme) veya nöronsal aktivasyon (fonksiyonel görüntüleme).
Elektromanyetik uyaran kesildiğinde uyarılmıĢ olan parçacıklar rahatlama hareketine baĢlayıp uyarandan önceki pozisyonlarına geri dönmeye baĢlarlar. Ġlk duruma dönme süreci iki boyutlu olarak düĢünülebilir, boyuna (longitudinal) tekrar büyüme ve yatay rahatlama. Yüksek enerji seviyesinden düĢük enerji seviyesine dönüĢ T1 ve T2 zaman sabitli iki eksponansiyel süreç ile açıklanmaktadır. T1, boyuna rahatlamayı ölçerken T2 yatayda yani B0‟a dik oluĢan rahatlamayı ölçer. Yerel manyetik
alanlardaki bu değiĢimler RF darbelerini üreten sargılar tarafından kaydedilir.
Yatay rahatlama (spin faz bozulması veya spin-spin etkileĢimi) özellikle önemlidir. Her çekirdek kendi etrafında dönerken yakınındaki çekirdeklerin yerel manyetik alanını değiĢtirir. Bu etkileĢime spin-spin etkileĢimi denir. Ġdeal homojen bir manyetik alanda yatay rahatlama T2 zaman sabitli eksponansiyel bir sinyal bozulumuna neden olur. Bununla birlikte fizyolojik dokularda yatay bozulma yerel alanların yeterince homojen olmaması nedeniyle çok daha hızlı oluĢur. Daha hızlı
olan bozulma zaman sabiti T2* ile gösterilir. Beyindeki homojensizliğin boyutu, dolaylı olarak fizyolojik durumdan ve doğrudan ise yerel kan desteğinden (akıĢından) etkilenir. Fizyolojik durumu oluĢturan ise sinir hücrelerinin aktivasyonudur.
Yukarıda da bahsedildiği gibi Larmor frekansı manyetik alan Ģiddeti B0‟a bağlıdır.
Bu durum MR sinyalinin uzamsal kodlamasında kullanılmaktadır. Bu manyetik alanla toplanan ilave manyetik gradyanlar görüntülenen bölge boyunca farklı manyetik alan Ģiddetlerinin oluĢturulmasını sağlar. Bu sayede farklı bölgelerden alınan sinyaller birbirinden ayırt edilebilir ve bir görüntü elde edilir (Mansfield, 1973; Huettel, 2004).
2.2.2 Kan akıĢı cevabı
fMRG beyin aktivasyonunun dolaylı bir ölçümüdür. Bu ölçüm korteksteki nöronsal, metabolik aktivite ve kan akıĢ parametrelerine (kan akıĢı, hacmi gibi) bağlıdır (Villringer, 1995). Nöronsal aktivite ile metabolik ihtiyaç arasındaki iliĢkiyi açıklayan mekanizma deneysel olarak da desteklenen iki varsayıma dayanmaktadır (Heeger, 2002).
1.Yerel kan akıĢ miktarı metabolik ihtiyaç ile iliĢkilidir.
2. Metabolik ihtiyacın temel nedeni sinaptik aktivitedir. Bu nedenle kan akıĢı ve nöronsal aktivite iliĢkilidir.
2.2.3 BOLD kontrastı
Beyin aktivitesinin geleneksel MRG teknikleri ile ölçülmesi mümkün değildir. Beyin fonksiyonlarının araĢtırılabilmesi için, aktive olan alanlardan alınan MR sinyalinin Ģiddetini değiĢtirecek bir kontrast ajanına ihtiyaç vardır. BaĢlarda, bu maddeler vücuda enjekte edilirdi. 1992 yılına gelindiğinde birbirinden bağımsız üç gurup beynin aktivasyonu esnasında kanın manyetik duygunluğunun (magnetic susceptibility) değiĢtiğini buldular (Frahm, 1992; Kwong, 1992; Ogawa, 2000). Bu kontrast mekanizması kanın oksijenlenme seviyesine veya baĢka bir deyiĢle BOLD (Blood Oxygen Level Dependent) kontrastına bağlıdır. BOLD hemoglobinin (hücre içine oksijeni taĢıyan molekül) manyetik özellikleri ile iliĢkilidir. Deoksi-hemoglobin (oksijenini kaybetmiĢ hemoglobin molekülü) paramanyetik bir moleküldür. Bununla birlikte Oksi-hemoglobin (oksijenli hemoglobin) molekülü diyamanyetikdir. Kan
damarındaki deoksi-hemoglobinin varlığı yerel manyetizasyonda faz bozulmasına neden olur. Faz bozulması ise T2* yatay rahatlama zaman sabitinin kısalmasına yol açar. T2* MR içinde ölçülebilen ve sinyal bozulma hızına karĢılık gelen bir parametredir. Bu sayede MRG sırsında T2*‟a duyarlı bir sekans kullanılarak bir kontrast oluĢturmak mümkündür. Deoksi-hemoglobinin aksine oksi-hemoglobin diyamagnetikdir, dolayısıyla faz bozulmasına neden olmaz. Böylelikle, kandaki oksijenlenme farkı, T2* ağırlıklı görüntülerde gözlemlenebilir bir sinyal değiĢimine neden olur.
Nöronsal aktivasyon sırasında beyin dokusunda belli bir bölgedeki oksi ve deoksi-hemoglobin arasındaki iliĢkiyi tanımlayan mekanizmaya „neurovascular coupling (nöronlar ile kan akıĢı arasındaki kuplaj)‟ denmektedir. Oksi-hemoglobinin deoksi-hemoglobine oranı, yani BOLD kontrastı üç parametreye bağlıdır.
Oksijenin damardan çıkıĢ oranı Kanın damardaki akıĢ hızı Damardaki kanın hacmi
BOLD, EEG sinyaline kıyasla oldukça yavaĢ bir sinyaldir. Bir aktivasyon neticesinde oluĢan BOLD sinyalinin oluĢup sönümlenmesi on saniyeleri bulan bir süreçtir. AĢağıda bir uyarana karĢı oluĢan olaya iliĢkin potansiyel ve BOLD sinyali görülmektedir (ġekil 2.7).
2.2.4 EEG ve fMRG yöntemlerinin birleĢtirilmesi
EEG ile fMRG‟nin bütünleĢtirilmesi amacıyla kullanılan en popüler üç yöntem Ģunlardır.
1-EEG de gerçekleĢtirilen dipol veya dağınık kaynak kestirimini fMRG de bulunan aktivasyon alanları ile sınırlandırmak (Dale A.M., 2000).
2-EEG ölçümlerini kullanarak fMRG cevaplarını öngörmek. Bu yöntemde eĢ zamanlı ölçülen EEG sinyali fMRG tasarım matrisinin içerisine yerleĢtirilerek, fMRG de EEG ile ilintili olan aktivasyon alanları bulunur. Öngörme ile iki modalitenin birleĢtirilmesi yolunda gerçekleĢtirilen ilk çalıĢmalar epileptik odakların yerlerini tayin etmeye yönelikti (Warach ve Thangaraj, 1996).
3- fMRG ve EEG ölçümlerini birlikte açıklayabilecek birleĢtirici bir model oluĢturmak. Bu yaklaĢıma örnek olarak, dinamik nedensel modelleme (Friston, 2005), paralel faktör analizi (Valdes-Sosa, 2004) ve birleĢik bağımısz bileĢen analizi gösterilebilir.
3. Eġ ZAMANLI EEG-FMRG KAYDI
EĢ zamanlı EEG-fMRG kaydı almanın, cihazların birbirlerinin kayıt performansını etkilediği göz önünde bulundurulduğunda, çok kolay bir yöntem olmadığı anlaĢılacaktır. MR içinde EEG kaydı alma çalıĢmaları ilk baĢladığında, bazı engellerin aĢılması gerekmekteydi (Ives, 1993). Bu engeller,
i. Hasta Güvenliği
ii. EEG kayıt sisteminin MR sinyali üzerinde oluĢturduğu artefaktlar iii. MRG cihazının EEG üzerinde oluĢturduğu artefaktlar
3.1 Hasta Güvenliği
MR içinde EEG kaydı alınırken, EEG elektrot ve kabloları üzerinde akımlar indüklenir. Akım indüklenmesinin üç nedeni vardır. Ġlk olarak, MR görüntülemede uzaysal kodlamayı sağlayan, hızlı değiĢen gradyan alanları. Ġkinci olarak, MRG sargıları (coils) tarafından oluĢturulan Radyo Frekans (RF) darbeleri. Son olarak ise, MR mıknatısının oluĢturduğu sabit manyetik alan.
OluĢan akımlar hasta üzerinden akmak veya ısınmaya neden olmak sureti ile hasta veya deneğin yaralanmasına neden olabilir. Bu nedenle potansiyel risklerin önüne geçmek için, elektrot kabloları ve hasta arasında oluĢan döngüler minimize edilmelidir ve bunun dıĢında akım sınırlandırıcı dirençler ile hasta üzerinden akan akım sınırlandırılmalıdır (Krakow ve diğ., 1999). RF darbeleri nedeni ile indüklenen EMK‟ler en önemli risk kaynağı olarak gösterilmiĢtir (Lemieux ve diğ., 1997). Ancak MR uyumlu EEG yükselticilerinin üretilmesi, MR uyumlu elektrot kabloları ve elektrotlarının geliĢtirilmesi ile bu riskler büyük oranda giderilmiĢtir.
3.2 EEG Kayıt Sisteminin MR Sinyali Üzerinde OluĢturduğu Artefaktlar MR kaydı esnasında EEG elektrot ve kablolarının varlığı sırası ile MR mıknatısı ve RF sargıları tarafından oluĢturulan manyetik alanların homojenliğini bozduğu için
MR görüntü kalitesinde bozulmaya yol açar. Elektrotların neden olduğu bozulma görece zayıf ve daha çok kafatası yüzeyinde oluĢtuğundan çoğu durumda ihmal edilebilir. Fakat Elektrookulogram (EOG) ve Elektrokardiyogram (EKG) kabloları (Artefakt giderirken kullanılmak üzere tek kanal EKG kaydedilir) diğer elektrot kablolarına göre daha uzun oldukları için RF manyetik alanının homojenliğini daha fazla bozar ve özellikle anatomik MR görüntülerinde bozulmaya neden olurlar. Bununla birlikte fonksiyonel MR görüntüleri bu artefakttan daha az etkilenir (Mullinger ve diğ., 2008).
3.3 MRG Cihazının EEG Üzerinde OluĢturduğu Artefaktlar 3.3.1 Gradyan artefaktı
MR cihazı kayıt esnasında, dönü uyarımı (spin excitation) için RF darbeleri ve uzaysal kodlama için manyetik alan gradyanları gibi zamanla değiĢen manyetik alanlar (B) üretir. Bu alanlar EEG kablo ve elektrotları üzerinde elektromotor kuvvetler (V) indüklenmesine (gradyan artefaktına) neden olurlar (Faraday yasası) (3.1) .
(3.1)
RF darbeleri tarafından indüklenen artefakt EEG‟ye göre oldukça yüksek frekanslıdır. Dolayısıyla EEG yükseltilmeden önce uygulanacak basit bir alçak geçiren filtreleme ile bu artefakttan kurtulmak mümkündür, ancak gradyanlardan kaynaklanan artefakt geniĢ bir frekans bandına yayılır ve oldukça düĢük frekans bileĢenleri de içerdiğinden alçak geçiren filtreleme ile artefaktla birlikte EEG de kaybedilecektir (Allen ve diğ., 2000). Bu nedenle, gradyan artefaktının giderilmesinde daha ileri yöntemlerin kullanılması zorunludur. AĢağıda gradyan artefaktının bazı özellikleri listelenmiĢtir.
EEG sinyaline kıyasla oldukça yüksek genlikidir (~100 kat).
Genliği (VGA) elektrot kablolarının oluĢturduğu döngülerin alanına (A) ve
manyetik alan değiĢim hızına (dB/dt) bağlıdır (3.2).
Artefakt dalga formu tekrar eden çekimler için sabit kabul edilir.
Deneğin kafasını oynatması vb. nedenlerden EEG kablolarının hareket etmesi artefakt dalga formunda yavaĢ değiĢimlere neden olur.
ġekil 3.1 : Gradyan Artefaktı, (A) zaman alanı (300 ms) ve (B) Frekans alanı güç yoğunluğu (0-1 kHz)
3.3.2 Nabız artefaktı
Nabız dalgasına bağlı olarak kafa üzerindeki EEG elektrotları milimetre-altı düzeyde hareket eder. Sabit MR manyetik alanı altında oluĢan bu küçük hareketlenme Faraday yasası uyarınca elektrotlarda bir elektromotor kuvvet indüklenmesine dolayısıyla artefakta neden olur (Allen ve diğ., 1998; Ives, 1993). Bunun dıĢında, nabız artefaktına elektrot hareketi kadar olmasa da katkıda bulunduğu düĢünülen bir diğer faktör, kafa içinde MR manyetik alanına dik olarak konumlamıĢ bulunan
A
damarlarda akan kanın (iletken) hareketine bağlı olarak bir EMK indüklenmesidir (Kolin, 1952; Tenforde, 1983). Nabız artefaktının temel özellikleri Ģunlardır.
EEG‟ye kıyasla yüksek genliklidir (3 Tesla MR‟de 200µV‟ye kadar) Artefaktın gücü büyük oranda 1-10 Hz arası bir banda dağılmıĢtır. Durağan değildir.
Dalga formu epileptik dikenlerle benzerlik gösterdiğinden, eĢ zamanlı kayıtlamanın kullanıldığı epilepsi çalıĢmaları için önemli bir engel oluĢturmaktadır.
Dalga formu denekler arası ve kanallar arası değiĢiklikler gösterir.
ġekil 3.2 : Nabız artefaktlı tek kanal EEG kesiti (yuvarlak içindeki bölümler artefakt)
3.4 ÇalıĢmada Kullanılan MR Uyumlu EEG Kayıt Sistemi
Bu çalıĢmada 32 kanallı MR uyumlu bir EEG yükselticisi (BrainampMR+, Brain Products, Munich, Germany) kullanıldı. Kullanılan EEG sistemi MR içinde kayıt alabilmek için özel olarak tasarlanmıĢtır. Yükseltici kayıt esnasında MR odasında durduğu için manyetik olmayan malzemelerden üretilmiĢ ve manyetik alandan etkilenmeyecek Ģekilde yalıtılmıĢtır. Cihaz çalıĢması için gerekli olan enerjiyi yine MR uyumlu olan bataryalar vasıtası ile sağlamaktadır. Kaydedilen beyin sinyalleri yükseltilip sayısallaĢtırıldıktan sonra, yüksek manyetik alandan etkilenmemesi için fiber optik kablolar aracılığı ile MR odası dıĢında bulunan kayıt sistemine iletilir.
EEG yükselticisi gradyan artefaktı baĢlangıcının yüksek bir doğrulukla tespit edilebilmesi amacıyla 5 kHz'lik bir örnekleme frekansına sahiptir. Donanımsal alçak geçiren örtüĢme-önleyici (anti-aliasing) filtre kullanır (250 veya 1000 Hz). Yüksek bir dinamik aralıkta çalıĢmasına olanak sağlayan 16 bitlik analog-sayısal çeviriciye sahiptir. Bu sayede doygunluğa (saturation) ulaĢmadan hem düĢük genlikli beyin sinyallerinin hem de yüksek genlikli olan gradyan artefaktının kaydedilmesi mümkün olabilmektedir (16 mV tepeden tepeye maksimum gerilim ve 0.5 µV çözünürlük). Kayıt için, MR ortamı için özel olarak tasarlanmıĢ olan elektrotlar kullanıldı. SinterlenmiĢ Ag/AgCl malzemeden üretilen elektrotların ucunda, denek üzerinden akacak akım değerini düĢürmek için akım sınırlayıcı dirençler bulunmaktadır. Direnç değerleri kafa üzerindeki elektrotlar için 5kΩ, EKG elektrotu için ise 15kΩ dur. (EKG kaydı deneğin sırtından alındığından bu elektroda ait kablo daha uzundur). Elektrot uçları dıĢında kabloların konektör kutu giriĢlerinde de 5kΩ‟luk dirençler bulunmaktadır. Demir içermeyen bakır kablolar, üzerlerinde indüklenen artefaktları minimize etmek amacı ile burgu haline getiriliĢ ve hareketsiz kalmalarını sağlamak için elastik bir baĢlık üzerine tutturulmuĢlardır (ġekil 3.3).
ġekil 3.3 : MR uyumlu EEG elektrotları
BaĢlık üzerinde 10-20 sistemine göre konumlandırılmıĢ 32 adet elektrot bulunmaktadır. Kabloların oluĢturduğu döngüleri minimize etmek için, Cz elektrotu, referans olarak seçilmiĢtir (ġekil 3.4).
Bu çalıĢmada alınan tüm EEG kayıtlarında kafa derisi ile elektrot arasındaki empedans değeri özel EEG jelleri kullanılarak 10kΩ‟un altına indirildi. Harekete bağlı artefaktlardan olabildiğince kaçınabilmek için deneğin kafası süngerler kullanılarak MR sargısına sabitlendi.
ġekil 3.4 : Elektrot yerleĢimi ve kanal seçimi 3.5 EĢ zamanlı Kayıt Düzeneği
Kayıt esnasında BrainAmp MR+ EEG yükselticisi ve yükselticiye enerji sağlayan bataryalar MR mıknatısının hemen dıĢında konumlandırıldı. EEG elektrotları ile yükseltici arasındaki kablolar kum torbaları kullanılarak sabitlendi. Böylece kabloların hareketinden kaynaklanan ilave artefaktların önüne geçildi.
BrainAmp MR+ USB adaptörü bir yandan BrainAmp MR+ EEG yükselticisinden fiber optik kablo aracılığıyla aldığı EEG iĢaretlerini ve uyaran sunum bilgisayarına bağlı National Instruments NI-DAQ 6062 çoklu giriĢ/çıkıĢ kartının sayısal ve sayaç
çıkıĢlarından gelen MR tetiği ve görsel veya iĢitsel uyaran iĢaretlerini aynı hızda örnekleyerek kayıt bilgisayarına USB arayüzü üzerinden aktarır.
ġekil 3.5 : EĢzamanlı EEG-fMRG ölçüm sistemi
Diğer taraftan senkronizasyon kutusundan (SyncBox) gelen MR saat sinyalini kullanarak EEG örnekleme fazını MR saati ile senkronize etmektedir.
Uyaran sunum bilgisayarı PCMCI ara yüzü ile bağlı olduğu NI-DAQ 6062e kartının sayaçlarını kullanarak uyaran dizilerini oluĢturmakta ve görsel veya iĢitsel uyaran cihazını kontrol etmektedir. MR tetik sinyali ise NI-DAQ 6062e kartının sayısal giriĢi tarafından yakalanmakta ve analog çıkıĢta uzatılarak EEG‟nin örnekleyebileceği bir hale getirilip BrainAmp USB adaptörüne aktarılmaktadır. Böylelikle durağan hal uyarımı için uyaran frekansının yüksek bir kesinlikle kontrol edilmesi ve MR tetik sinyali ile kesin senkronizasyonu sağlanmaktadır.
ġekil 3.6 : EEG-fMRG eĢ zamanlı kayıt sistemi bileĢen ve bağlantı Ģeması 3.6 EĢ zamanlı Kayıt Parametreleri
EEG, 10-20 sistemine göre yerleĢtirilmiĢ elektrotlarla 32 kanal olarak alındı ve 5kHz ile örneklendi. fMRG ölçümleri NPĠ Hastanesindeki 1.5 T Philips MR sistemi ile gerçekleĢtirildi. BOLD ölçümleri için tek çekim T2* ağırlıklı gradyan eko (GE) ekoplanar görüntüleme (EPI) sekansı kullanıldı. 230 mm x 230 mm‟lik bir görüĢ alanında kalınlığı 6 mm olan 22 transvers kesit alındı. Diğer görüntüleme parametreleri TR 1961 ms, TE 50 ms ve yatırma açısı 90o olarak seçildi. Yüksek
çözünürlüklü yapısal görüntüler standart 3B MPRAGE sekansı kullanılarak elde edildi.
DHGUP‟ler 12Hz ile yanıp sönen difüze ıĢık kullanılarak oluĢturuldu. Deneye ilk olarak MR cihazının içinde fakat fMRG kaydı alınmazken 1 dakikalık süre giden EEG kaydı alınarak baĢlandı, daha sonra 2 dakika yine fMRG kaydı alınmıyorken 2 dakika DHGUP kaydı alındı. Son olarak ise 2 dakika eĢ zamanlı DHGUP kaydı ile deney tamamlandı.
4. Eġ ZAMANLI KAYIT ESNASINDA EEG ÜZERĠNDE OLUġAN ARTEFAKTLARIN GĠDERĠLMESĠ
4.1 Gradyan Artefaktını Giderme Yöntemleri
EĢ zamanlı kaydedilmiĢ ham EEG verisi üzerinde gerçekleĢtirilecek ilk iĢlem gradyan artefaktlarının giderilmesidir. Ancak gradyan artefaktları temizlendikten sonra bir ölçüde EEG sinyali ve üzerindeki nabız artefaktları görülebilir hale gelir. Bu çalıĢmada gradyan artefaktlarının giderilmesi için iki yöntem kullanılmıĢtır.
i. Gradyan Artefaktı Çıkarma (Allen ve diğ., 2000) ii. Frekans Alanında Filtreleme (Hoffmann ve diğ., 2000) 4.1.1 Gradyan artefaktı çıkarma (GAÇ)
GAÇ yönteminde temel olarak yapılan, ortalama bir artefakt dalga formunun hesaplanıp artefaktlı EEG‟den çıkarılmasıdır. Bu iĢlem sonucunda temizlenmeden kalan artık (residual) artefaktın giderilmesi için çeĢitli yöntemler kullanmak mümkündür (temel bileĢen analizi, bağımsız bileĢen analizi, uyarlanır süzgeç). Bu çalıĢmada görüldü ki, bu artık artefaktlar görece yüksek frekanslıdır (70 Hz üzeri) ve eğer EEG‟de yüksek-gama (60-200Hz) gibi çok yüksek frekans bantları ile ilgilenilmiyorsa basit bir alçak geçiren süzgeç ile giderilmeleri mümkündür.
Sürekli alınan fMRG kaydına aynı zamanda periyodik fMRG kaydı da denmektedir. Bunun nedeni, kafa görüntüsünün TR (bütün kafanın görüntülenmesi için geçen süre) ile periyodik olarak tekrar tekrar kaydedilmesidir. Bu kayıtlama yöntemi EEG üzerinde indüklenen gradyan artefaktının da TR ile periyodik bir Ģekilde oluĢmasına neden olur.
GAÇ ile artefakt giderme iĢlemi esnasında artefaktlı EEG verisi bölütlere ayrılır. Her bir bölüt bir TR süresince kaydedilmiĢ artefaktlı EEG verisini (A) içermektedir. Elde edilen bölütlerin ortalaması alınarak bir artefakt Ģablonu (B) oluĢturulur (4.1). EEG‟nin 0.3 saniyeden sonra korelâsyonunun kaybolduğu kabul edilmektedir (Allen ve diğ., 2000). Dolayısıyla, ortalama alma iĢleminden sonra elde edilen ortalama
dalga formunda artefakt korunurken EEG sinyali giderilir. Daha sonra elde edilen Ģablon, artefaktlı veriden çıkarılarak artefaktı giderilmiĢ EEG verisi (C) elde edilir (4.2).
Ortalama alma iĢlemi en az 25 bölüt (k) üzerinde yapılmalıdır. EEG olaylarının 10-250µV arasında olduğu düĢünülürse, bu yolla ortalama alarak en büyük genlikli olayın en küçük genlikli olaydan daha düĢük bir değere çekilmesi mümkün olabilmektedir. k i i n A k B 1 1 (4.1) n n n A B C (4.2)
ġablon hesaplama iĢlemi her bir bölüt (n = bölüt indeksi) için ayrıca yapılabilir. Bu durumda kayan ortalama kullanılmıĢ olur. Ayrıca kullanılan tek bir Ģablon bütün EEG verisi üzerinde gezdirilerek gradyan artefaktı giderilebilir. Bu durunda artefakt dalga formunun tüm kayıt boyunca sabit kaldığı varsayılmaktadır.
Tekrar eden artefakt bölütlerinin baĢlangıcının iyi tespit edilmesi GAÇ yönteminin baĢarısı açısından çok önemlidir. Gradyan artefaktı çok hızlı bir sinyal olduğundan, artefaktların baĢlangıcı her seferinde yüksek bir doğrulukla tespit edilemezse ortalama alma iĢlemi sonucunda elde edilen artefakt Ģablonu gerçek artefakt dalga formunu temsil etmekten uzak olacaktır.
4.1.1.1 MR ve EEG saatleri arasındaki asenkronizasyon
MR ve EEG cihazları arasında, bu cihazların farklı saatler kullanmaları nedeniyle bir asenkronizasyon söz konusudur. BaĢka bir deyiĢle, iki saatin gösterdiği süreler tam olarak eĢit değildir. Söz konusu fark mikro saniyeler gibi çok küçük ölçeklerde dahi olsa gradyan artefaktının giderilmesinde önemli bir sorun teĢkil etmektedir. Çünkü gradyan artefaktı EEG sinyaline kıyasla çok büyük genliklidir (yaklaĢık 100 kat) ve çok yüksek frekans bileĢenleri içerir, dolayısı ile zamana bağlı genlik değiĢimi çok yüksektir.
EEG verisi üzerinde gradyan artefaktlarının baĢlangıcı MR‟dan alınan ve her bir hacim (tüm kafa) çekimi baĢlangıcında oluĢturulan tetik sinyali vasıtası ile tespit edilir. Bu çalıĢmada kullanılan EEG cihazı 5kHz örnekleme frekansına sahiptir. Bu
normal EEG cihazları için çok yüksek bir örnekleme frekansına karĢılık gelmekle birlikte, MR cihazından gelen ve artefakt baĢlangıcını gösteren tetikleri yakalamak için yeterince yüksek değildir. Bu nedenle tetik sinyali önce bir DAQ (Data Acquisation) kart vasıtası ile yakalanır ve EEG cihazının yakalayabileceği bir zamansal çözünürlüğe getirilir (200µs). Daha sonra bu sinyaller EEG cihazı ile yakalanıp artefaktlı veri üzerine iĢaretlenir. Fakat EEG verisini 5kHz ile örneklediğimiz için artefakt baĢlangıçlarını da ancak 200µs‟lik bir çözünürlükle tespit edebiliriz. Bu zamansal çözünürlük artefakt baĢlangıcını doğru bir Ģekilde tespit etmek için yeterli değildir. ġekil 4.1 den anlaĢılacağı gibi, EEG‟nin örnekleme frekansı ile kaydedilen MR tetiklerine göre artefaktlı veriyi bölütlediğimizde 200µs‟den küçük kaymalar bile 500µV‟a varan farklar yaratabilmektedir.
5 10 15 20 25 30 35 -4000 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 4000 ~500 µV
ġekil 4.1 : Ġki farklı MR iĢaretleyicisine göre çıkarılmıĢ 6 milisaniyelik
aaaa (30örnek) iki bölüt.
Söz konusu zamansal kaymalar giderilmeden GAÇ yöntemi ile gradyan artefaktını baĢarılı bir Ģekilde yok etmek mümkün değildir. Asenkronizasyon probleminin iki Ģekilde çözümü söz konusu olabilir. Bunlardan birincisi EEG cihazını MR saati ile sürmeye donanımsal olarak olanak sağlayan bir alet kullanmak (Mandelkow ve diğ., 2006). Ġkincisi ise MR ve EEG arasındaki asenkronizasyonu yazılımsal olarak gidermek (Niazy ve diğ., 2005).
4.1.1.2 EEG ve MR cihazlarının donanımsal senkronizasyonu
EEG cihazını MR saat sinyali ile sürmek için öncelikle 10MHz olan MR saat frekansı bir frekans bölücü vasıtası ile EEG‟nin saat frekansı olan 5kHz‟e indirilmelidir. Daha sonra bir faz kilitleyici devre vasıtası ile EEG‟nin saati elde edilen yeni 5kHz‟lik MR saat sinyaline faz kilitli hale getirilir. Böylece EEG ve MR
saatleri aynı fazda çalıĢacağından artefaktlı bölütler arası faz kayması sorunu ortadan kalkacaktır. Bu Ģekilde artık-artefaktların iki kaynağından biri olan asenkronizasyon etkisi tamamen giderilebilir. Bu yöntem aĢağıda anlatılan yazılımsal senkronizasyon yöntemine kıyasla daha baĢarılıdır. Ancak fazladan maliyet anlamına gelmektedir.
ġekil 4.2 : Senkronizasyon kutusu ve bağlantı Ģeması 4.1.1.3 EEG ve MR cihazlarının yazılımsal senkronizasyonu
EEG sinyalini 5kHz gibi yüksek bir örnekleme frekansı ile örneklediğimiz durumda dahi MR baĢlangıcını yeterince doğru bir çözünürlükle tespit edemediğimizi söylemiĢtik. Bu durumda uygulanabilecek bir çözüm EEG‟nin örnekleme frekansını interpolasyon yolu ile yapay olarak yükseltmektir. Bu çalıĢmada alçak geçiren interpolasyon (AGĠ)kullanılarak örnekleme frekansı 10 kat artırıldı (50kHz).
AGĠ, sinyale önce sıfırlar ekleyerek onu geniĢletir daha sonra özel bir alçak geçiren filtre ile filtreleyerek sinyali zayıflatmaksızın ara değerleri fonksiyonun gerçek değeri ile aradaki karesel hata en az olacak Ģekilde interpole eder (Kaiser ve Dolan, 1979).
EEG örnekleme frekansı yükseltildikten sonra yapılması gereken MR‟dan gelen ve gradyan artefakt baĢlangıcını gösteren MR tetiklerinin yerlerini düzeltmektir. Bu yapılırken ilk bölüt (a) referans alınır. Diğer bölütlerin (b) baĢlangıcını gösteren MR iĢaretleyicileri referans bölütü ile aradaki korelâsyon (r) maksimum olacak Ģekilde kaydırılır (4.3) (Niazy ve diğ., 2005). Bu Ģekilde artefaktlı bölütler arası zamansal kaymalar giderildikten sonra EEG bölütlere ayrılır ve aĢağı örneklenerek eski örnekleme frekansına geri getirilir.
) ) ( ) ( ( 2 2 2 2 10 , , 1 ij ij i i ij i ij i ab j b b n a a n b a b a n r maks i=1,2...n (4.3) j=1,2..10 5 10 15 20 25 30 35 -4000 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 4000
ġekil 4.3 : Yazılımsal senkronizasyon sonucunda zamansal kayma giderildi
60.4 60.6 60.8 61 61.2 61.4 61.6 61.8 62 62.2 -800 -600 -400 -200 0 200 400 600 Zaman (sn) G e n lik (m ikr o vo lt ) Artefaktlı Gr.Artefaktı giderilmiş
ġekil 4.4 : GAÇ yöntemi ile gradyan artefaktı giderilmeden önce ve sonra aaaaa
4.1.2 Frekans Alanında Filtreleme
Gradyan artefaktı frekans spektrumunda bir temel frekans ve onun harmonikleri Ģeklinde ortaya çıkmaktadır. Artefakta ait frekans bileĢenleri EEG frekans spektrumunu da içine alan çok geniĢ bir banda yayılmıĢtır. Dolayısıyla basitçe bir alçak geçiren filtre ile tamamen giderilmesi mümkün değildir. Ancak artefaktın frekans spektrumu incelendiğinde görülmektedir ki artefakt frekans alanında geniĢ bir banda yayılmıĢ olmak ile birlikte bu bant içinde kapladığı yer küçüktür (4.5). Buradan hareket ile eğer artefakta ait frekans bileĢenleri seçici olarak filtrelenebilirse, altta var olan EEG‟nin frekans spektrumunda ciddi bir bozulmaya neden olmaksızın artefaktın giderilmesi mümkün olabilir.
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5x 10 7 Frekans (Hz) G e n lik
ġekil 4.5 : Gradyan artefaktı frekans alanı görünümü
Kendini T gibi bir periyotta tekrar eden herhangi bir sinyalin Fourier dönüĢümü alındığında görülmektedir ki, sinyalin enerjisi frekans alanında ayrık ve f0 = 1/T
olmak üzere bir temel frekans ve onun harmoniklerine dağılmıĢ olarak bulunur (Oppenheim ve diğ., 1996). 1 0 / 2
)
(
1
)
(
N m N nm je
m
x
N
n
X
n = 0,...,N-1 (4.4) k f jkf
f
k
X
e
X
(
2)
(
)
(
0)
(4.5)MR sekansları, kafa içinden alınan her bir kesit kaydı esnasında oluĢturulan ve tekrar eden bir takım RF darbeleri ve manyetik gradyanlardan oluĢmaktadır. MR içinde sürekli ve eĢ zamanlı kayıt alındığından EEG üzerinde indüklenen gradyan
artefaktları bir kesitin kayıt süresi ile tekrar eden periyodik bir yapıya sahiplerdir. Dolayısıyla gradyan artefaktının temel frekansı saniyede kaydedilen kesit sayısına eĢittir. Örneğin bu çalıĢmada kullanılan MR kayıt parametreleri göz önüne alındığında (TR = 1961ms, 22 kesit) oluĢan artefaktın temel frekansı 22/1,961 = 11,21Hz‟dir. Artefakt gücü ġekil 4.5‟den görülebileceği gibi 250Hz civarında tepe değerine ulaĢır ve daha sonra 750Hz civarında ikinci bir tepe yapar. EEG sinyali kayıt esnasında yükselticinin doygunluğa ulaĢmasını engellemek için örtüĢme önleyici 250Hz alçak geçiren filtre ile filtrelenir. Bu nedenle EEG üzerinde gözlemlediğimiz artefakt frekansları gerçek gradyan ve RF darbe frekanslarını yansıtmamaktadır.
OluĢan gradyan artefaktının EEG spektrumuna (genellikle 0.1-40Hz) girmeyen bileĢenleri bir bant geçiren filtre ile temizlemek mümkün. Fakat yine de bir miktar EEG spektrumu ile örtüĢen artefakt bileĢenleri kalacaktır. Bunlar içinse birkaç bant durdurucu filtre kullanılabilir ve böylece artefakt giderilebilir (Hoffmann ve diğ., 2000). Bununla birlikte daha otomatik bir yöntem, yüksek genlikli artefakt frekans bileĢenlerinin tespit edilerek temizlenmesidir.
Artefakta ait yüksek genlikli frekans bileĢenleri Ģu Ģekilde tespit edilir.
1-MR cihazı içinde EEG kaydı (referans kayıt) alınır. EEG kaydı esnasında MR cihazı çalıĢtırılmaz bu Ģekilde gradyan artefaktı içermeyen bir EEG sinyali elde edilir. Bu sinyal gradyan artefaktlı EEG sinyali temizlenirken eĢik olarak kullanılacaktır.
2-MR ile eĢ zamanlı EEG kaydedilir. Bu sinyal, gradyan artefaktlarından arındırılması gereken EEG sinyalidir.
3-Ardarda alınmıĢ olunan bu iki kaydın Hızlı Fourier DönüĢümü (HFD) vasıtası ile frekans spektrumları hesaplanır (gerekiyorsa sıfır eklenerek referans sinyalinin uzunluğu artefaktlı sinyal ile aynı uzunluğa getirilir).
4-Referans sinyali Savitsky-Golay yumuĢatma filtresi kullanılarak yumuĢatılır. (Press ve diğ., 1992). Bu algoritmada, her noktaya „m‟ dereceli ve o noktanın „n‟ kadar soluna ve sağına uzanan bir polinom en küçük kareler yöntemi kullanılarak oturtulur. Polinomun ortasına denk gelen nokta, yumuĢatılmıĢ değerdir. Bu çalıĢmada m = 3 ve n = 8 alınmıĢtır.
11 11.5 12 12.5 13 13.5 14 14.5 15 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5x 10 5 Frekans (Hz) Ham spektrum Yumuşatılmış spektrum
ġekil 4.6 : Savitsky-Golay yumuĢatma filtresi ile yumuĢatmadan önce ve sonra frekans spektrumundan bir kesit.
5-YumuĢatılmıĢ referans sinyalinin spektrumu ile artefaktlı EEG sinyalinin spektrumları karĢılaĢtırılır. Eğer artefaktlı sinyale ait bir frekans bileĢeninin genliği yumuĢatılmıĢ referans sinyal spektrumunun belli bir katı olan eĢiği aĢarsa o frekansa ait HFD‟den gelen kompleks değer sıfıra eĢitlenir. Böylece artefaktlı bileĢenleri silinmiĢ olan sinyal Ters Hızlı Fourier DönüĢümü (THFD) ile zaman alanına geri aktarılır.
AĢağıda frekans alanında filtreleme yöntemi ile eĢikleme iĢlemi ve temizlenmiĢ veri görülebilir. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2x 10 7 Frekans (Hz) G e n lik Eşik Artefaktlı EEG Referans
ġekil 4.7 : Frekans alanında eĢikleme iĢlemi. Çok yüksek genlikli artefakt bileĢenleri kolaylıkla görülebilir.
